预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务，而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征，并且可以进行微调或直接用于特定应用，从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用，因为它们提供了一个起点，并且可以很好地推广到不同但相关的问题。
什么是前馈神经网络？
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变换器模型如何增强信息检索？
嵌入通过将单词，短语或文档转换为捕获其含义的密集向量表示，在语义信息检索 (IR) 中起着至关重要的作用。这些向量使系统能够理解术语之间的语义关系，从而允许更准确和上下文相关的搜索结果。
例如，像Word2Vec，GloVe或BERT这样
增强数据集如何影响迁移学习？
增强数据集可以显著提高迁移学习的有效性，因为它改善了用于模型的训练数据的质量和多样性。在迁移学习中，模型在一个大型数据集上预训练，然后在一个更小、更具体的目标任务数据集上进行微调。通过使用旋转、缩放和翻转图像等技术对较小的数据集进行增强，开
嵌入是如何支持迁移学习的？
在搜索引擎中，嵌入用于通过将查询和文档表示为共享嵌入空间中的向量来提高搜索结果的相关性和准确性。当用户提交搜索查询时，搜索引擎将查询转换为嵌入，并将其与索引文档或网页的嵌入进行比较。这允许系统返回在语义上与查询相似的文档，即使它们不包含确切